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SASInstitute A00-480 Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Thema 1: Grundlegende statistische Konzepte | 17-21% | - Hypothesentests und Konfidenzintervalle - Datentypen und Messskalen - Wahrscheinlichkeitskonzepte - Beschreibende Statistik und Verteilungen |
| Thema 2: Statistik und maschinelles Lernen | 9-12% | - Zusammenhang zwischen statistischen Verfahren und maschinellem Lernen |
| Thema 3: Erklärende Modellierung mit linearer Regression | 18-24% | - Einfache und multiple lineare Regression - Interpretation von Koeffizienten und Ergebnisausgaben - Maße zur Bewertung der Modellanpassung - Modellannahmen und Diagnoseverfahren |
| Thema 4: Statistische Grundlagen des maschinellen Lernens | 18-24% | - Überanpassung und Modellkomplexität - Verfahren der Kreuzvalidierung - Leistungsmaße für Modelle - Kompromiss zwischen Verzerrung und Varianz |
| Thema 5: Vorhersagemodellierung mit logistischer Regression | 25-31% | - Modellaufbau und Variablenauswahl - Binäres logistisches Regressionsmodell - Interpretation von Odds-Verhältnissen - Klassifikationsmaße und Modellbewertung |





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